• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국해양정보통신학회 2007년도 춘계종합학술대회
• /
• pp.703-706
• /
• 2007

인체의 실시간 활동 모니터링은 활동량과 활동능력에 대한 중요한 정보를 제공한다. 본 연구에서 3축 가속도 센서와 무선센서노드를 활용하여 인체의 활동을 평가하고 응급상황을 인지할 수 있는 시스템을 개발하였다. 본 연구에 의해 구현된 실시간 시스템은 구현된 분류알고리즘을 통해 다양한 자세와 자세변화를 분류할 수 있으며, 추가적으로 낙상을 감지할 수 있다. 구현된 시스템의 성능평가 결과 높은 분류 정확성을 보였다.

• 한국전기전자재료학회논문지
• /
• 제24권1호
• /
• pp.81-88
• /
• 2011

A real time monitoring system from a PC has been developed which can be accessed through transmitted data, which incorporates an established low powered transport system equipped with a single chip combined with wireless sensor network technology from a three-axis acceleration sensor. In order to distinguish between static posture and dynamic posture, the extracted parameter from the rapidly transmitted data needs differentiation of movement and activity structures and status for an accurate measurement. When results interpret a static formation, statistics referring to each respective formation, known as the K-mean algorithm is utilized to carry out a determination of detailed positioning, and when results alter towards dynamic activity, fuzzy algorithm (fuzzy categorizer), which is the relationship between speed and ISVM, is used to categorize activity levels into 4 stages. Also, the ISVM is calculated with the instrumented acceleration speed on the running machine according to various speeds and its relationship with kinetic energy goes through correlation analysis. With the evaluation of the proposed system, the accuracy level stands at 100% at a static formation and also a 96.79% accuracy with kinetic energy and we can easily determine the energy consumption through the relationship between ISVM and kinetic energy.

• 한국운동역학회지
• /
• 제19권1호
• /
• pp.179-186
• /
• 2009

본 연구는 3축 가속도 센서를 허리와 발등에 부착하여 호흡가스분석기와 에너지 소비량을 비교하고, 가속도 센서를 이용한 에너지 소비량 예측과 센서 부착위치에 따른 에너지 소비량에 관한 정확도를 살펴보는 연구를 실시하였다. 8km/hr 이상의 보행속도에서 산소소비량은 속도의 증가에 따라 보다 급격한 직선적 증가를 보인다는 것을 토대로 성인남성 9명을 대상으로 트레드밀위에서 $1.5{\sim}8.5km$/hr의 속도로 걷는 동작을, $4.5{\sim}13.0km$/hr로 뛰는 동작을 수행하였다. 또한 발등에 부착된 센서모듈과 비교를 위해 현재 시판중인 Nike+iPod Sports kit에서 측정된 에너지 소비량과의 비교도 수행하였다. 실제 에너지 소비량은 가스분석 기를 통하여 측정되었으며 각 부착위치마다 보행과 주행을 구분하여 다중회귀식을 구현하였다. 실험결과 허리에 부착된 센서모듈의 에너지 소비량의 예측이 발등과 Nike+iPod Sports kit 보다 상관관계가 높음을 알 수 있었다. 또한 보행과 주행으로 구분된 에너지 소비량을 예측한 결과가 허리와 발등에서 모두 평균 7.5km/hr이상에서 에너지 소비량이 교차함을 알 수 있었다. 하지만 Nike+iPod Sports kit의 경우, 9명 모두에서 에너지 소비량의 교차점을 찾을 수 없었다. 따라서 허리에 센서모듈을 부착하고 보행과 주행에 대한 다중회귀식을 구분함으로써 더욱 정확한 예측을 수행할 수 있었다.

• 센서학회지
• /
• 제22권1호
• /
• pp.54-64
• /
• 2013

In this study, we developed a falling recognition system to transmit SMS data through CDMA communication using a three axises acceleration sensor and a two axises gyro sensor. 5 healthy men were selected into a control group, and the fall recognition system using the three axises acceleration sensor and the two axises gyro sensor was devised to conduct an experiment. The system was attached to the upper of their sternum. According to the experiment protocol, the experiment was carried out 3 times repeatedly divided into 3 specific protocols: falling during gait, falling in stopped state, and falling in everyday life. Data obtained in the falling recognition system and LabVIEW 8.5 were used to decide if falling corresponds to that regulated in an analysis program applying an algorithm proposed in this study. In addition, results from falling recognition were transmitted to designated cellular phone in a SMS (Shot Message Service) form. These research results show that an erroneous detection rate of falling reached 19% in applying an acceleration signal only; 6% in applying an angular velocity; and 2% in applying a proposed algorithm. Such finding suggests that an erroneous detection rate of falling is improved when the proposed algorithm is applied incorporated with acceleration and angular velocity. In this study therefore, we proposed that a falling recognition system implemented in this study can make a contribution to the recognition of falling of the aged or the disabled.

• 전자공학회논문지CI
• /
• 제45권3호
• /
• pp.135-141
• /
• 2008

본 논문은 3차원 가속 센서들과 장갑 형태로 제작한 RFID 리더기를 사용하여, 사용자의 신체 상태에 따른 동작 분석을 통해, 일상생활에서 사용자의 액티비티(Activity)를 자동으로 인식하는 새로운 방법을 제안한다. 두 개의 가속 센서로부터 획득한 움직임 정보로부터 선택 트리(Decision Tree) 방법을 통해 사용자의 5가지 자세 정보(Posture Information)를 구별하고, 손목에 장착된 가속 센서와 장갑 형태로 제작된 RFID 리더를 통해 인식한 객체와의 상호 작용을 통해서 도구를 사용하는 액티비티(Instrumental Activity)를 인식하는데 사용한다. 이를 위해, 객체 의존적인 손의 움직임을 학습에 의해 미리 5가지 카테고리로 분류한 후, 해당 객체와 인식된 움직임의 일치 여부를 확인한 후, 최종적으로 사용자의 신체 상태와 액티비티를 결정한다. 실험 결과에 의하면, 제안된 계층적 움직임 분석 방법은 20가지의 일상생활 액티비티들을 인식하는데 있어서 90%이상의 정확도를 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제17권4호
• /
• pp.781-788
• /
• 2013

본 논문에서는 노인의 낙상에 의한 위급상항을 모니터링 하기 위한 4족 로봇 및 모니터링 시스템을 소개한다. 4족 로봇은 FPGA Board(Field Programmable Gate Array)를 이용한 특정 색을 판별하는 영상처리에 기반하여 자율 이동한다. 노인의 낙상을 감지하기 위해 가슴에 센서노드를 착용하고, 낙상에 의한 응급 상황 시에 4족 로봇이 낙상신호를 관리자에게 전송한다. 관리자는 전송된 영상을 기반으로 4족 로봇을 제어 및 상황판단을 하고, 위급상황이면 119에 신고를 한다. 센서노드만을 사용한 낙상 감지 시스템에서 98.33% 낙상의 Sensitivity와 일상행동 94.375% Specificity가 측정 되었다. 100% 낙상 감지를 못했던 점을 낙상 감지 시스템과 이동형 카메라(로봇)의 결합 알고리즘을 제안 및 실험을 통해 100% 검증 하였다.